# 导入VectorStoreIndex和Document类，用于向量索引和文档对象的创建
from llama_index.core import VectorStoreIndex, Document

# 定义一个包含示例文本的列表
sample_texts = [
    "LlamaIndex是一个强大的数据框架，用于构建LLM应用。",
    "向量索引是LlamaIndex中最常用的索引类型。",
    "嵌入向量是文本语义的数值化表示。",
]

# 将每个文本字符串转换为Document对象，构建文档列表
documents = [Document(text=text) for text in sample_texts]

# 通过from_documents方法从文档列表创建向量存储索引
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents, show_progress=True)

# 通过索引对象创建查询引擎，用于后续的语义检索
query_engine = index.as_query_engine()

# 使用查询引擎进行语义搜索，查询“什么是向量索引？”
response = query_engine.query("什么是向量索引？")

# 打印查询结果
print(response)
